线结构激光3D成像技术已广泛用于焊接检测。飞溅干扰下快速、准确、实时地提取光条中心图像是实现焊缝在线检测的关键问题。针对传统方法难以有效解决强弧光和焊渣飞溅干扰的问题，提出一种新的抗飞溅光条中心快速提取方法。首先，根据激光光条宽度约束条件提取条纹几何中心，采用快速连通域提取算法筛选出有效轮廓，利用改进的局部边缘连接算法连接飞溅导致的断点；然后，搜索相邻轮廓，将其构成有序对，并生成有向图，查找光条中心投影长度最大的路径作为真实的光条中心轮廓；最后，在粗提取的中心轮廓局部，沿法向计算亚像素中心。实验结果表明，所提方法能有效抵抗焊接时的飞溅干扰，即使拆除线结构光传感器的挡板，仍能实时准确地提取光条中心线，与多种算法相比，具有更高的运行速度和提取精度。

针对视频序列运动目标检测易受环境噪声干扰、提取目标轮廓困难的问题,提出了一种基于边缘多通道梯度改进模型的多运动目标检测算法。首先,利用Canny算子获取视频序列中目标的边缘信息,并根据人类视觉色彩的恒常特性,对目标边缘建立时间、空间、颜色多通道梯度模型;然后,利用该模型获取目标边缘像素点的运动状态描述信息,实现背景边缘和运动物体边缘的分离;最后,将间断边缘像素点与其邻域点的运动状态相关联,以连接目标间断边缘,实现运动目标轮廓的提取,并将连接后的轮廓进行形态学处理以分割出目标。实验结果表明,与同类型算法相比,本算法在运动目标检测中具有的实时性、准确性和鲁棒性更好。

针对SAR和光学两种异构传感器图像配准精度的局限性，提出一种新的分割方法及融合策略，最大限度地降低对配准精度的要求，提高了非精确配准下SAR和光学图像融合检测概率。首先对SAR和光学图像中的目标进行边缘和区域信息的提取，并以Ratio算子值为依据进行边缘连接，将图像分为有限个连通区域；然后通过模糊集判断进行两图像相近区域融合，以域内Ratio均值作为隶属度权值进行融合检测，在保证检测概率的前提下降低了虚警，获得了比单一传感器更精确、更完整的目标信息。

为了提高工业CT图像处理系统的处理效率, 对其边缘连接和直线拟合方法进行了优化研究。对于边缘连接, 根据边缘间隙大小决定连接方式: 对小间隙直接用直线填充;对较大的间隙, 采用基于模糊判决的边缘连接法计算边缘间总隶属度最大的一条路径, 并将其填充。对于直线拟合, 先用二元素特征点法提取轮廓特征点, 再采用改进的集合求交直线识别方法将特征点间的线段拟合。通过实例验证了优化方法的正确性。